[数] 拟合优度；[统计] 适合度，吻合度
The method is higher goodness of fit and has its applicability.
该方法的拟合度较高，有其适用性。
Test the models using three measures of goodness of fit (error tests).
使用三种措施的拟合优度(误差测试)，测试模型。
The results indicate the good reliability of forecast and goodness of fit.
结果表明：预测的可靠性和拟合优度好；
This model has been confirmed by Confirmatory Factory Analysis, and the goodness of fit index is fairly good.
该模型经验证性因素分析表明其模型的拟合度良好。
New model have better prediction and goodness of fit. 3 short-term flowability indexes are correlated with rating.
新模型在拟合、预测准确率均优于原模型，且有3个流动性指标与评级结果显著相关。
|percent of contact area;[数]拟合优度；[统计]适合度，吻合度
在统计学中，"goodness of fit"（拟合优度）指评估数学模型与实际观测数据匹配程度的检验方法。其核心目标是判断样本数据是否服从特定概率分布，或验证理论预测值与实际观测值的一致性。
常用的检验方法包括：
卡方检验：适用于分类数据，通过比较观测频数与期望频数的差异平方和进行判断，计算公式为： $$ chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i} $$ 该方法广泛应用于医学和社会科学研究（来源：维基百科Chi-squared test）。
Kolmogorov-Smirnov检验：针对连续型数据分布，通过比较经验分布函数与理论分布函数的累积概率差异进行检验，尤其擅长检测位置和形状的偏移（来源：StatsDirectKolmogorov-Smirnov Test）。
Anderson-Darling检验：改进的EDF型检验，对分布尾部的差异更为敏感，常用于正态性检验和极值分析（来源：NISTAnderson-Darling Test）。
在回归分析中，拟合优度常通过决定系数R²衡量，其数值范围在0到1之间，越接近1表示模型解释能力越强。计算公式为： $$ R = 1 - frac{sum (y_i - hat{y}_i)}{sum (y_i - bar{y})} $$ 该指标被广泛用于经济学和工程学模型评估（来源：InvestopediaCoefficient of Determination）。
“goodness of fit”（拟合优度）是统计学中用于评估统计模型与实际观测数据匹配程度的指标。它帮助判断模型是否能有效解释数据分布或预测结果，常见于假设检验和模型选择中。以下是详细解释：
拟合优度衡量模型预测值与实际观测值的差异。若差异小，说明模型“拟合良好”；反之则需调整模型或选择其他假设。例如：
卡方检验（Chi-square test）
适用于分类数据，通过比较观测频数与期望频数的差异计算统计量：
$$
chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i}
$$
其中(O_i)为观测值，(E_i)为期望值。值越大，拟合越差。
Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）
用于连续型数据，通过比较样本累积分布函数与理论分布的差异，适合小样本。
Anderson-Darling检验
对尾部数据更敏感，常用于极端值分析。
R²（决定系数）
在回归分析中，R²表示模型解释的数据变异比例，值越接近1拟合越好。
若需进一步了解具体检验公式或案例，可参考统计学教材或专业工具（如SPSS、R语言中的相关函数）。
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